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power-automate-mcpPower Automate MCP

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作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.1.0
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power-automate-mcp

通过FlowStudio MCP实现Power Automate

该技能使AI代理能够通过FlowStudio MCP服务器以编程方式读取、监控和操作Microsoft Power Automate云端流——无需浏览器、无需用户界面、无需手动步骤。

需要: FlowStudio MCP订阅(或兼容的Power Automate MCP服务器)。您需要:

  • - MCP端点:https://mcp.flowstudio.app/mcp(所有订阅者相同)
  • API密钥/JWT令牌(x-api-key标头——非Bearer)
  • Power Platform环境名称(例如 Default-<租户GUID>)


权威来源

优先级来源覆盖范围
1实际API响应始终信任服务器实际返回的内容
2
tools/list | 工具名称、参数名称、类型、必需标志 | | 3 | 技能文档和参考文件 | 响应结构、行为说明、工作流模式 |

每次新会话从 tools/list 开始。
它返回每个工具的权威、最新模式——参数名称、类型和必需标志。技能文档涵盖 tools/list 无法告知的内容:响应结构、非显而易见的行为和端到端工作流模式。
如果任何文档与 tools/list 或实际API响应不一致,以API为准。


推荐语言:Python或Node.js

本技能及配套的构建/调试技能中的所有示例均使用带 urllib.request 的Python(标准库——无需 pip install)。Node.js 同样有效:fetch 从Node 18+开始内置,JSON处理原生支持,async/await模型与MCP工具调用的请求-响应模式完美契合——使其成为已在使用JavaScript/TypeScript技术栈的团队的自然选择。

语言结论备注
Python✅ 推荐清晰的JSON处理,无转义问题,所有技能示例均使用
Node.js (≥ 18)
✅ 推荐 | 原生 fetch + JSON.stringify/JSON.parse;async/await适合MCP调用模式;无需额外包 |
| PowerShell | ⚠️ 避免用于流操作 | ConvertTo-Json -Depth 静默截断嵌套定义;引号和转义破坏复杂负载。可用于快速 tools/list 发现调用,但不适用于构建或更新流。 |
| cURL / Bash | ⚠️ 可能但脆弱 | Shell转义嵌套JSON容易出错;无原生JSON解析器 |

TL;DR — 使用下面的核心MCP助手(Python或Node.js)。 两者都在一个可重用函数中处理JSON-RPC框架、认证和响应解析。


您可以做什么

FlowStudio MCP有两个访问层级。FlowStudio for Teams 订阅者可以获得快速Azure表存储(缓存快照数据+治理元数据)和完整的实时Power Automate API访问。仅MCP订阅者 获得实时工具——足以构建、调试和操作流。

实时工具 — 所有MCP订阅者可用

工具功能
listliveflows直接从PA API列出环境中的流(始终最新)
listliveenvironments
列出服务账户可见的所有Power Platform环境 | | listliveconnections | 从PA API列出环境中的所有连接 | | getliveflow | 获取完整的流定义(触发器、操作、参数) | | getliveflowhttpschema | 检查HTTP触发流的JSON请求体模式和响应模式 | | getliveflowtriggerurl | 获取HTTP触发流的当前签名回调URL | | triggerliveflow | POST到HTTP触发流的回调URL(AAD认证自动处理) | | updateliveflow | 一次调用创建新流或修补现有定义 | | addliveflowtosolution | 将非解决方案流迁移到解决方案中 | | getliveflow_runs | 列出最近的运行历史,包含状态、开始/结束时间和错误 | | getliveflowrunerror | 获取失败运行的结构化错误详情(按操作) | | getliveflowrunaction_outputs | 检查运行中任何操作(或每个foreach迭代)的输入/输出 | | resubmitliveflow_run | 使用原始触发器负载重新运行失败或取消的运行 | | cancelliveflow_run | 取消当前正在运行的流执行 |

存储工具 — 仅限FlowStudio for Teams订阅者

这些工具从(并写入)FlowStudio Azure表读取——这是您租户流的监控快照,包含治理元数据和运行统计信息。

工具功能
liststoreflows从缓存中搜索流,包含治理标志、运行失败率和所有者元数据
getstoreflow
获取单个流的完整缓存详情,包括运行统计和治理字段 |
| getstoreflowtriggerurl | 从缓存获取触发器URL(即时,无需PA API调用) |
| getstoreflow_runs | 最近N天的缓存运行历史,包含持续时间和修复提示 |
| getstoreflow_errors | 仅缓存的失败运行,包含失败操作名称和修复提示 |
| getstoreflow_summary | 聚合统计:成功率、失败次数、平均/最大持续时间 |
| setstoreflow_state | 通过PA API启动或停止流,并将结果同步回存储 |
| updatestoreflow | 更新治理元数据(描述、标签、监控标志、通知规则、业务影响) |
| liststoreenvironments | 从缓存列出所有环境 |
| liststoremakers | 从缓存列出所有制作者(公民开发者) |
| getstoremaker | 获取制作者的流/应用计数和账户状态 |
| liststorepower_apps | 从缓存列出所有Power Apps画布应用 |
| liststoreconnections | 从缓存列出所有Power Platform连接 |


首先调用哪个工具层级


任务工具备注
列出流listliveflows始终最新——直接调用PA API
读取定义
getliveflow | 始终实时获取——不缓存 |
| 调试失败 | getliveflowruns → getliveflowrun_error | 使用实时运行数据 |

⚠️ listliveflows 返回一个包装对象,包含 flows 数组——通过 result[flows] 访问。

存储工具(liststoreflows、getstoreflow 等)适用于 FlowStudio for Teams 订阅者,提供缓存的治理元数据。如有疑问,使用实时工具——它们适用于所有订阅层级。


第0步 — 发现可用工具

始终从调用 tools/list 开始,确认服务器可达并查看确切可用的工具名称(名称可能因服务器版本而异):

python
import json, urllib.request

TOKEN = <您的JWT令牌>
MCP = https://mcp.flowstudio.app/mcp

def mcp_raw(method, params=None, cid=1):
payload = {jsonrpc: 2.0, method: method, id: cid}
if params:
payload[params] = params
req = urllib.request.Request(MCP, data=json.dumps(payload).encode(),
headers={x-api-key: TOKEN, Content-Type: application/json,
User-Agent: FlowStudio-MCP/1.0})
try:
resp = urllib.request.urlopen(req, timeout=30)
except urllib.error.HTTPError as e:
raise RuntimeError(fMCP HTTP {e.code} — 检查令牌和端点) from e
return json.loads(resp.read())

raw = mcp_raw(tools/list)
if error in raw:
print(错误:, raw[error]); raise SystemExit(1)
for t in raw[result][tools]:
print(t[name], —, t[description][:60])



核心MCP助手(Python)

在所有后续操作中使用此助手:

python
import json, urllib.request

TOKEN = <您的JWT令牌>
MCP = https://mcp.flowstudio.app/mcp

def mcp(tool, args, cid=1):
payload = {jsonrpc: 2.0, method: tools/call, id: cid,
params: {name: tool, arguments: args}}
req = urllib.request.Request(MCP, data=json.dumps(payload).encode(),
headers={x-api-key: TOKEN,

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 power-automate-mcp-1776203741 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 power-automate-mcp-1776203741 技能

通过命令行安装

skillhub install power-automate-mcp-1776203741

下载

⬇ 下载 power-automate-mcp v1.1.0(免费)

文件大小: 15.86 KB | 发布时间: 2026-4-15 12:28

v1.1.0 最新 2026-4-15 12:28
Add metadata.openclaw declaring FLOWSTUDIO_MCP_TOKEN env var requirement to resolve security scan flag

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